Reconocimiento de voz: ¿Qué puede hacer una persona con experiencia en ‘electrónica’ para sobresalir en áreas como IA y PNL, que están dominadas principalmente por los principios de la informática?

Hay cosas que se manejan mejor como parte de un circuito integrado que en el software. La razón de esto está relacionada principalmente con el rendimiento, ya que el procesamiento no necesita salir de la memoria a través de los buses. Algunas áreas en AI / NLP están limitadas por el cuello de botella del rendimiento y no pueden llegar a casos de uso de implementación en el mundo real debido a esa realidad. Creo que un buen medio para entrar en AI / NLP es encontrar estos casos y trabajar con un equipo en software para proporcionar una ruta de solución de circuito integrado que ofrezca mejoras en el rendimiento.

Uno de los casos que tuve estaba relacionado con el análisis sintáctico en el que tenía que realizar permutaciones (mira la sección de análisis sintáctico aquí: Verdadera comprensión del lenguaje natural a través de un motor conceptual de comprensión del lenguaje). La notación big-O para el tiempo requerido para realizar el análisis es O (N ^ 3) donde N es la cantidad de palabras / POS que se le proporcionan. Este es un hecho matemático y no se puede evitar. Sin embargo, si el mismo procesamiento residiría en un circuito integrado, habría una disminución lineal en la cantidad de tiempo requerida y probablemente produciría un mejor resultado.

Yo diría que una buena manera de ingresar al campo de AI / NLP sería desarrollar un circuito integrado para realizar también análisis conceptual. Este es un largo sueño mío para producir una computadora pensante, pero para que eso suceda, un circuito integrado altamente optimizado para trabajar con conceptos (como se describe en The Building of a Knowledge Base Using C ++ y una Introducción al Poder del Cálculo Predicado y Sería necesario producir una verdadera comprensión del lenguaje natural a través de un motor conceptual de comprensión del lenguaje). Los procesadores de hoy están especializados en realizar cálculos matemáticos y hacen un buen trabajo. Creo que necesitamos un cambio de paradigma en los procesadores y hacer que piensen, y una buena metodología sería a través del cálculo de predicados como lo documenté. Poner esa metodología en un circuito integrado y luego inventar un nuevo lenguaje que aproveche al máximo el procesamiento (C / C ++ no es adecuado para eso) podría abrir las computadoras a una nueva era dorada a través de un procesador automatizado de verdadero pensamiento.

¡Buena suerte!

Tome una clase de IA (de acuerdo con su perfil, todavía está en la escuela, ¿verdad?), Y luego vaya a la escuela de posgrado (preferiblemente en los Estados Unidos) para aprender sobre PNL y otros temas de interés.

Actualización: la mayoría de los colegios y universidades fuera de los Estados Unidos no tienen clases avanzadas rigurosas. Consulte mi blog de EECS: Ingeniería eléctrica + Ciencias de la computación (EECS) para obtener más información (por ejemplo, Elección de un programa de posgrado en Diseño VLSI y áreas relacionadas: Cosas a considerar por Pasquale Ferrara en Ingeniería eléctrica + Ciencias de la computación (EECS)). En las clases avanzadas de EECS en las universidades de investigación de EE. UU., Obtendrá una buena combinación de experiencia práctica y conocimiento teórico. Es posible que tenga un buen sistema de mentoría y capacitación en una empresa para ayudarlo a aprender PNL en la industria. Sin embargo, probablemente no les importará ayudarte a aprender los antecedentes teóricos.

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